ÎncepețiÎncepe gratuit

Aplicarea metricii Zhang

Fondatoarea start-up-ului de e-book-uri s-a întors pentru servicii suplimentare de consultanță. Ți-a trimis o listă de seturi de elemente pe care le analizează și te-a rugat să determini dacă vreunul dintre ele conține articole care sunt disociate. După ce termini, te-a rugat să adaugi metrica utilizată într-o coloană din DataFrame-ul rules, care îți este disponibil și conține în prezent coloanele antecedents și consequents.

Seturile de elemente sunt disponibile ca o listă de liste numită itemsets. Fiecare listă conține mai întâi antecedentul, apoi consecventul. Ai acces și la DataFrame-ul books din exercițiile anterioare. Reține că metrica Zhang a fost deja definită pentru tine și este disponibilă ca zhang(). De asemenea, pandas este disponibil ca pd, iar numpy ca np.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza coșului de cumpărături în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Iterează peste fiecare set de elemente din itemsets.
  • Extrage coloanele corespunzătoare antecedentului și consecventului din books pentru fiecare set de elemente.
  • Completează instrucțiunea și adaug-o în lista zhangs_metric.
  • Afișează metrica pentru fiecare set de elemente.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Define an empty list for Zhang's metric
zhangs_metric = []

# Loop over lists in itemsets
for itemset in ____:
    # Extract the antecedent and consequent columns
	antecedent = books[itemset[0]]
	consequent = ____[itemset[1]]
    
    # Complete Zhang's metric and append it to the list
	zhangs_metric.append(zhang(____, ____))
    
# Print results
rules['zhang'] = zhangs_metric
print(rules)
Editează și rulează codul